1.产品介绍 LabelLLM是一个开源的数据标注平台，致力于优化对于大型语言模型（LLM）开发不可或缺的数据标注过程。LabelLLM的设计理念旨在成为独立开发者和中小型研究团队提高标注效率的有力工具。它的核心在于通过提供全面的任务管理解决方案和多样化的多模态数据支持，简化并增强模型训练的数据注释过程的效率。 2.特色功能 · 灵活的配置 LabelLLM以其可适应性强的框架而脱颖而出，提供了一系列可定制的任务特定工具，以满足数据标注项目的多样化需求。这种灵活性允许平台无缝集成到各种任务参数中，使其成为模型训练数据准备阶段的宝贵资产。 · 多模态数据支持 LabelLLM认识到数据多样性的重要性，并将其能力扩展到包括音频、图像和视频在内的多种数据类型。这种全面的方法确保用户可以在一个统一的平台上进行包含多种数据类型的复杂标注项目。 · 全面的任务管理 为确保体现最高标准的质量和效率，LabelLLM设有全方位的任务管理系统。该系统提供实时监控标注进度和质量控制，从而保证所有项目的数据准备阶段的完整性和时效性。 · 人工智能辅助标注 LabelLLM支持预标注数据的一键载入，用户可以根据实际需要对其进行细化和调整。这一特性提高了标注的效率和准确性。 3.产品特性 · 多功能性： LabelLLM为用户提供了广泛的数据标注工具，旨在处理各种任务，而不会损害标注的效果或准确性。 · 用户友好： 除了功能强大之外，LabelLLM还非常注重用户体验，提供直观的配置和工作流程，简化了数据标注任务的设置和分配。 · 效率提升： 通过整合人工智能辅助的标注，LabelLLM大幅提高了标注效率 GitHub主页：https://github.com/opendatalab/LabelLLM